Mcpserve
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Mcpserve

MCP Serve是一个强大的深度学习模型服务器工具,支持通过Shell执行、Ngrok连接或Docker容器部署,集成多种先进AI技术。
2.5分
5.7K

什么是MCP Serve?

MCP Serve是一个专为深度学习模型设计的服务器工具,它可以帮助用户轻松部署和运行各种AI模型。无论您是AI研究人员还是开发者,都可以通过简单的操作来管理和使用您的模型。

如何使用MCP Serve?

使用MCP Serve非常简单,只需克隆仓库、安装依赖并启动服务器即可。您可以选择通过Shell直接执行命令,使用Ngrok进行远程连接,或者在Docker容器中运行。

适用场景

MCP Serve非常适合需要快速部署和测试深度学习模型的场景,如AI研究、模型开发、教育演示等。它也支持与多种AI平台(如OpenAI、Anthropic等)的集成。

主要功能

简单MCP服务器
提供简洁的界面来管理和运行您的深度学习模型
Shell执行
直接在服务器Shell中执行命令,获得完全控制权
Ngrok连接
通过Ngrok轻松实现本地服务器的远程访问
Docker容器支持
使用Docker托管Ubuntu24容器,提供稳定的运行环境
多平台集成
支持Anthropic、Gemini、LangChain等多种AI平台
优势
简单易用的界面,降低技术门槛
多种连接方式,适应不同使用场景
支持主流AI平台,扩展性强
Docker容器提供稳定隔离的环境
局限性
需要基本的命令行操作知识
某些高级功能可能需要额外配置
性能取决于本地硬件资源

如何使用

下载安装
从GitHub发布页面下载最新版本的应用
克隆仓库
使用git命令克隆项目到本地
安装依赖
进入项目目录并安装所需依赖
启动服务器
运行启动命令来启动MCP服务器

使用案例

本地模型测试
在本地快速测试新开发的深度学习模型
远程演示
使用Ngrok将本地运行的模型分享给远程团队成员
多模型管理
在一个环境中管理多个不同框架的模型

常见问题

MCP Serve支持哪些深度学习框架?
是否需要付费使用?
如何解决端口冲突问题?
是否支持Windows系统?

相关资源

GitHub仓库
项目源代码和最新版本
Docker文档
Docker使用指南
Ngrok官网
Ngrok服务介绍和使用方法
ModelContextProtocol介绍
MCP协议技术文档

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

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Rsdoctor
Rsdoctor 是一款专为 Rspack 生态系统打造的构建分析工具,全面兼容 webpack,提供可视化构建分析、多维度性能诊断及智能优化建议,帮助开发者提升构建效率与工程质量。
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Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
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Testkube是一个面向云原生应用的测试编排与执行框架,提供统一平台来定义、运行和分析测试,支持现有测试工具和Kubernetes基础设施。
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一个MCP服务器,将AI模型与WinDbg/CDB集成,用于分析Windows崩溃转储文件和进行远程调试,支持自然语言交互执行调试命令。
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R
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TypeScript
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N
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Netdata是一个开源实时基础设施监控平台,提供每秒级指标收集、可视化、机器学习驱动的异常检测和自动化告警,无需复杂配置即可实现全栈监控。
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M
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Mapbox MCP服务器是一个Node.js实现的模型上下文协议服务器,为AI应用提供Mapbox地理空间API的访问能力,包括地理编码、兴趣点搜索、路线规划、等时线分析和静态地图生成等功能。
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D
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DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
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已认证
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C
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Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
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B
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M
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